KCI등재
SCIE
Immature platelet fraction based diagnostic predictive scoring model for immune thrombocytopenia
저자
Min Ji Jeon (Division of Hematology-Oncology, Department of Internal Medicine, Korea University Guro Hospital) ; Eun Sang Yu (Division of Hematology-Oncology, Department of Internal Medicine, Korea University Guro Hospital) ; Ka-Won Kang (Division of Hematology-Oncology, Department of Internal Medicine, Korea University Anam Hospital) ; Byung-Hyun Lee (Division of Hematology-Oncology, Department of Internal Medicine, Korea University Anam Hospital) ; Yong Park (Division of Hematology-Oncology, Department of Internal Medicine, Korea University Anam Hospital) ; Se Ryeon Lee (Division of Hematology-Oncology, Department of Internal Medicine, Korea University Ansan Hospital) ; Hwa Jung Sung (Division of Hematology-Oncology, Department of Internal Medicine, Korea University Ansan Hospital) ; Soo Yong Yoon (Department of Laboratory Medicine, Korea University Guro Hospital) ; Chul Won Choi (Korea University Guro Hospital) ; Byung Soo Kim (Division of Hematology-Oncology, Department of Internal Medicine, Korea University Anam Hospital) ; 김대식 (고려대학교) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
The Korean Journal of Internal Medicine(The Korean Journal of Internal Medicine)
권호사항
발행연도
2020
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCIE
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
970-978(9쪽)
KCI 피인용횟수
2
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소장기관
Background/Aims: The diagnosis of immune thrombocytopenia (ITP) is based on clinical manifestations and there is no gold standard. Thus, even hematologic malignancy is sometimes misdiagnosed as ITP and adequate treatment is delayed.
Therefore, novel diagnostic parameters are needed to distinguish ITP from other causes of thrombocytopenia. Immature platelet fraction (IPF) has been proposed as one of new parameters. In this study, we assessed the usefulness of IPF and developed a diagnostic predictive scoring model for ITP.
Methods: We retrospectively studied 568 patients with thrombocytopenia. Blood samples were collected and IPF quantified using a fully-automated hematology analyzer. We also estimated other variables that could affect thrombocytopenia by logistic regression analysis.
Results: The median IPF was significantly higher in the ITP group than in the non-ITP group (8.7% vs. 5.1%). The optimal cut-off value of IPF for differentiating ITP was 7.0%. We evaluated other laboratory variables via logistic regression analysis.
IPF, hemoglobin, lactate dehydrogenase (LDH), and ferritin were statistically significant and comprised a diagnostic predictive scoring model. Our model gave points to each of variables: 1 to high hemoglobin (> 12 g/dL), low ferritin (≤ 177 ng/ mL), normal LDH (≤ upper limit of normal) and IPF ≥ 7 and < 10, 2 to IPF ≥ 10.
The final score was obtained by summing the points. We defined that ITP could be predicted in patients with more than 3 points.
Conclusions: IPF could be a useful parameter to distinguish ITP from other causes of thrombocytopenia. We developed the predictive scoring model. This model could predict ITP with high probability.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.37 | 0.26 | 1.02 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.83 | 0.73 | 0.566 | 0.13 |
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